| Operatoren |
segment_image_mser — Segmentieren mit der Methode der Maximally Stable Extremal Regions (MSER).
segment_image_mser(Image : MSERDark, MSERLight : Polarity, MinArea, MaxArea, Delta, GenParamName, GenParamValue : )
segment_image_mser segmentiert ein Bild in Regionen mit homogenen Grauwerten. Dies erfolgt mit Hilfe der Methode der Maximally Stable Extremal Regions (MSER). Die Homogenität einer Region wird bestimmt, indem ihre lokale Umgebung betrachtet wird. Der Operator ist daher besonders für die Segmentierung von Objekten vor einem inhomogenen Hintergrund und für Anwendungen mit wechselnder Beleuchtung geeignet.
Parameter
Der Parameter Polarity bestimmt, ob MSERs extrahiert werden, die dunkler als ihre Umgebung sind, oder solche, die heller als ihre Umgebung sind.
| Wert | Bedeutung |
|---|---|
| 'dark' | Es werden nur MSERs extrahiert, die dunkler als ihre Umgebung sind. |
| 'light' | Es werden nur MSERs extrahiert, die heller als ihre Umgebung sind. |
| 'both' (Defaultwert) | Es werden beide Arten von MSERs extrahiert. |
Die Parameter MinArea und MaxArea beschränken die Größe der zurückgegebenen MSERs.
Sehr kleine Werte von MinArea, z.B. Werte kleiner als 5, können zu deutlich höheren Laufzeiten führen. Dies gilt insbesondere dann, wenn das zu segmentierende Bild starkes Rauschen enthält.
Standardmäßig ist der Wert von MaxArea ein leeres Tupel, was bedeutet, dass die Fläche der Regionen nach oben hin nicht beschränkt ist.
Der Parameter Delta beeinflusst die Selektivität des Verfahrens. Größere Werte erhöhen die Selektivität und führen zu weniger MSERs. Kleinere Werte führen zu mehr MSERs.
Eine genauere Beschreibung der Parameter und ihrer Auswirkungen findet sich im Abschnitt Segmentierungsprozess.
Die folgenden generischen Parameter können die für eine Feinanpassung der MSER-Segmentierung verwendet werden. Die generischen Parameter können mittels GenParamName und GenParamValue gesetzt werden.
Die maximale Variation der Fläche einer Region im Bereich von Delta Schwellwerten. Größere Werte führen zu mehr MSERs. Kleinere Werte führen zu weniger MSERs.
Eine Definition des Begriffs 'variation' sowie eine genauere Beschreibung des generischen Parameters 'max_variation' und seiner Auswirkungen findet sich im Abschnitt Segmentierungsprozess.
Werte: reelle Werte größer gleich 0.0
Vorgeschlagene Werte: 0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0
Defaultwert: 0.2
Die Verschiedenartigkeit (minimale relative Größendifferenz oder 'diversity') zweier sich überlappender MSERs. Kleinere Werte führen zu mehr MSERs. Größere Werte führen zu weniger MSERs.
Eine Definition des Begriffs Verschiedenartigkeit ('diversity') sowie eine genauere Beschreibung des generischen Parameters 'min_diversity' und seiner Auswirkungen findet sich im Abschnitt Segmentierungsprozess.
Werte: reelle Werte größer gleich 0.0
Vorgeschlagene Werte: 0.1, 0.5, 0.8, 1.0, 2.0, 5.0
Defaultwert: 0.8
Steuert die Behandlung von Regionen, die den Rand des Definitionsbereiches des Eingabebildes berühren.
Wird der Parameter 'may_touch_border' auf 'false' gesetzt, so werden alle Regionen verworfen, die den Rand des Definitionsbereiches berühren. Wird der Parameter 'may_touch_border' auf 'true' gesetzt, so werden solche Regionen zurück gegeben.
Werte: 'false', 'true'
Defaultwert: 'false'
Segmentierungsprozess
In einem ersten Schritt wird das Eingabebild mit allen Schwellwerten t, von 0 bis zum maximal vorkommenden Grauwert, segmentiert.
Zur Erläuterung wird im folgenden Beispiel ein Eingabebild mit zwölf Grauwerten (0...11) verwendet. Auf der rechten Seite der folgenden Abbildung sind die Ränder der resultierenden Schwellwert-Regionen dargestellt.
|
Beispielbild mit den Grauwerten 0 (= schwarz) bis 11 (= weiß)
|
Ränder der Schwellwert-Regionen für alle Schwellwerte (t = 0...11)
|
Die resultierenden Schwellwert-Regionen werden in ihre Zusammenhangskomponenten (4-er Nachbarschaft) zerlegt. Da die einzelnen Komponenten durch wachsende Schwellwerte entstehen, nimmt ihre Fläche mit jedem neuen Schwellwert zu. Diese Flächenveränderung der einzelen Komponenten wird im Folgenden ausgewertet. Eine MSER ist eine Komponente, deren Fläche im Bereich von Delta Schwellwerten nicht signifikant variiert. Um als MSER akzeptiert zu werden, muss die Variation der Fläche ein lokales Minimum sein, und sie darf nicht größer als 'max_variation' sein. Darüberhinaus muss die Verschiedenartigkeit ('diversity') von sich überlappenden MSERs größer als 'min_diversity' sein (siehe unten).
Die Variation der Fläche einer Komponente ist wie folgt definiert:
Ein Verkleinern des Wertes von 'max_variation' führt zu einer geringeren Anzahl akzeptierter Regionen.
In unserem Beispiel besteht jede Region nur aus einer einzigen Komponente. Daher werden die Bezeichungen (Schwellwert-)Region und Komponente im Folgenden synonym verwendet. Die folgende Tabelle zeigt die Fläche der Schwellwert-Regionen und ihre Variation für Delta gleich 1 und für Delta gleich 2.
| Schwellwert t | Schwellwert-Region | Fläche der Schwellwert-Region | Variation der Fläche (für Delta = 1) | Variation der Fläche (für Delta = 2) |
|---|---|---|---|---|
|
0 |
|
320 | 0.28 | 0.53 |
| 1 | |
410 | 0.41 | 0.54 |
| 2 | |
490 | 0.27 | 0.49 |
| 3 | |
540 | 0.13 | 0.31 |
| 4 | |
560 | 0.07 | 0.25 |
| 5 | |
580 | 0.12 | 0.29 |
| 6 | |
630 | 0.21 | 0.38 |
| 7 | |
710 | 0.24 | 0.44 |
| 8 | |
800 | 0.23 | 0.41 |
| 9 | |
890 | 0.18 | 1.67 |
| 10 | |
960 | 1.36 | 1.46 |
| 11 | |
2200 | 0.56 | 0.60 |
Die Fläche der Schwellwert-Regionen steigt mit wachsendem Schwellwert t an. Für Delta gleich 1, treten lokale Minima der Variation für die Schwellwerte t = 0, t = 4, t = 9 und t = 11 auf. Daher sind die entsprechenden Schwellwert-Regionen MSER-Kandidaten. Für Delta gleich 2 entsprechen die MSER-Kandidaten den Schwellwert-Regionen für t = 0, t = 4, t = 8 und t = 11.
Standardmäßig werden nur MSERs extrahiert, die eine echte Teilmenge der entsprechenden Zusammenhangskomponente des Definitionsbereichs sind. Folglich ist die entsprechende Zusammenhangskomponente selbst keine MSER. Dieses Verhalten kann dadurch geändert werden, dass 'may_touch_border' auf 'true' und MaxArea auf einen Wert größer der Fläche des Definitionsbereichs, gesetzt wird. Auf diese Weise können auch die Zusammenhangskomponenten selbst als MSERs extrahiert werden. In unserem Beispiel führt das Standardverhalten dazu, dass die MSER-Kandidaten die den Schwellwert-Regionen für t = 11 entsprechen, eliminiert werden.
Die folgende Abbildung zeigt die resultierenden MSER-Kandidaten für Delta gleich 1 und für Delta gleich 2 (mit 'max_variation' gleich 1.0). Die MSERs sind dabei jeweils dem Eingabebild überlagert.
| MSER-Kandidaten für Delta gleich 1 | MSER-Kandidaten für Delta gleich 2 |
|---|---|
|
entspricht t = 0
|
entspricht t = 0
|
|
entspricht t = 4
|
entspricht t = 4
|
|
entspricht t = 9
|
entspricht t = 8
|
Die Segmentierungsmethode teilt das Bild nicht in disjunkte Regionen, sondern extrahiert alle gültigen MSERs, welche sich im Allgemeinen auch überlappen dürfen. Nachdem die MSER-Kandidaten durch wachsende Schwellwerte entstehen, bestehen zwei sich überlappende Regionen immer aus einer größeren und einer kleineren Region, wobei die kleinere komplett in der größeren enthalten ist. Die Verschiedenartigkeit ('diversity') beschreibt, wie stark sich die Flächen der sich überlappenden Regionen unterscheiden. Sie wird als relative Flächendifferenz berechnet:
Es werden nur MSER-Kandidaten zurück gegeben, deren Verschiedenartigkeit ('diversity') mindestens dem Wert 'min_diversity' entspricht. Der Parameter 'min_diversity' kann daher verwendet werden, um die Anzahl sich überlappender Regionen zu steuern. Größere Werte für 'min_diversity' reduzieren die Anzahl sich überlappender Regionen und kleinere Werte erhöhen diese Anzahl. Die jeweils größten MSER-Kandidaten, d.h. die Kandidaten, die nicht in einem anderen enthalten sind, werden aber in jedem Fall zurück gegeben.
| Delta = 1 | Delta = 2 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Index i des MSER-Kandidaten | Schwellwert t | Fläche der Schwellwert-Region | Verschiedenartigkeit ('diversity') des MSER-Kandidaten | Index i des MSER-Kandidaten | Schwellwert t | Fläche der Schwellwert-Region | Verschiedenartigkeit ('diversity') des MSER-Kandidaten | |
| 0 | 0 | 320 | 0.75 | 0 | 0 | 320 | 0.75 | |
| 1 | 4 | 560 | 0.59 | 1 | 4 | 560 | 0.43 | |
| 2 | 9 | 890 | N/A | 2 | 8 | 800 | N/A |
Zuerst wird der MSER-Kandidat mit der kleinsten Verschiedenartigkeit ('diversity') gelöscht, falls sein Wert kleiner als 'min_diversity' ist. In unserem Beispiel wurde der Wert für 'min_diversity' auf 0.5 gesetzt. Für Delta gleich 2 wird daher der MSER-Kandidat mit der Verschiedenartigkeit 0.43 gelöscht. Daraufhin werden die Werte für die Verschiedenartigkeit der verbleibenden MSER-Kandidaten neu berechnet. Hierbei erhält der MSER-Kandidat 0 einen Wert von 1.5. Damit haben jetzt alle MSER-Kandidaten eine Verschiedenartigkeit die größer als 0.5 ist und werden als MSERs akzeptiert.
Das Segmentierungverfahren berechnet MSERs innerhalb jeder Zusammenhangskomponente des Definitionsbereiches des Eingabebildes.
Eingabebild.
Segmentierte dunkle MSERs.
Segmentierte helle MSERs.
Polarität der segmentierten MSERs.
Defaultwert: 'both'
Werteliste: 'both', 'dark', 'light'
Minimale Fläche der MSERs.
Defaultwert: 10
Wertevorschläge: 1, 10, 100, 10000
Typischer Wertebereich: 1 ≤ MinArea
Maximale Fläche der MSERs.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 1, 10, 100, 10000
Typischer Wertebereich: 1 ≤ MaxArea
Bereich von Delta Schwellwerten, für den eine MSER stabil sein muss.
Defaultwert: 15
Wertevorschläge: 5, 10, 20, 50
Typischer Wertebereich: 1 ≤ Delta ≤ 65535
Namen der generischen Parameter.
Defaultwert: []
Werteliste: 'max_variation', 'may_touch_border', 'min_diversity'
Werte der generischen Parameter.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 0.5, 0.8, 'true', 'false'
read_image (Image,'pellets') segment_image_mser (Image, MSERDark, MSERLight, 'light', 1000, 10000, 3, [],[])
Sind alle Eingabeparameter korrekt, gibt segment_image_mser den Wert 2 (H_MSG_TRUE) zurück. Andernfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
auto_threshold, binary_threshold, char_threshold, local_threshold, watersheds, regiongrowing
J. Matas, O. Chum, M. Urban, and T. Pajdla: „Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions.“; Proc. of British Machine Vision Conference, pages 384-396; 2002.
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